量化学院中“基于期货的CTA策略实现”的3个策略克隆模板均出现同样的报错。

3个策略运行后均会出现以下报错：

AttributeError: 'FuturePosition' object has no attribute 'avail_qty'

[https://bigquant.com

days_since = (data.current_dt - context.last_rebalance_date).days

if days_since >= context.min_rebalance_days:

min_rebalance_days是最小持仓天数，我是想days_sin

请问m_last的偏移方向是不是有问题

[https://bigquant.com/codesharev3/fab2ab0e-3c0e-483c-a1d4-ff00981f4980](https://bigquant.com/codesharev3/fab2ab0e-3c0e-483c-a1d4-

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BigQuant Financial Quantitative Toolbox - 金融量化工具箱 Python SDK

目录

1. 顶层模块 (bigquant)

研究背景与核心目标

文章旨在系统梳理人工智能（尤其是大语言模型与深度学习技术）在现代金融量化投资中的演进与应用。随着ChatGPT、GPT系列及金融领域专用模型（如FinBERT、FinLLaMA）的兴起，LLM正被广泛用于处理金融文本数据、辅助投资决策、优化交易策略，并推动传统量化方法向

• 声        明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑
• 股票提取：昨日涨跌幅在2%~8%，换手率在3%~8%
• 股票过滤：过滤ST，主要主板，上市天数大于270天，过滤停牌
• 股票排序：按照主力流入金额从大到小排序
• 买卖时间：开盘买入，收盘卖出，
• 初始资金：

导语

公司的基本面因素一直具备滞后性，令基本面的量化出现巨大困难。而从上市公司的基本面因素来看，一般只有每个季度的公布期才会有财务指标的更新，而这种财务指标的滞后性对股票表现是否有影响呢？如何去规避基本面滞后产生的风险呢？下面我们将重点介绍量化交易在公司基本面分析上的应用，即平时常说的 **

研报成文时间：2021年6月

金融市场的状态（Regime）通常会不定期的切换并保持一段时间，市场状态的

1. 策略概览

本策略基于KAN模型，在2018年至2025年期间对每年进行滚动训练。训练集时段为过去5年，测试集时段为未来一年，如2018年训练集采用2013-01-01至2017-12-29，测试集时段为2018-01-03至2018-12-31。数据使用当期全市场数据，聚焦于量价数据及其

1. 策略概览

本策略基于DNN（MLP）模型，在2018年至2025年期间对每年进行滚动训练。训练集时段为过去5年，测试集时段为未来一年，如2018年训练集采用2013-01-01至2017-12-31，测试集时段为2018-01-01至2018-12-31。数据使用当期全市场数据，聚焦于量

1. 策略概览

本策略基于lightgbm模型，在2018年至2025年期间对每年进行滚动训练。训练集时段为过去5年，测试集时段为未来一年，如2018年训练集采用2013-01-01至2017-12-29，测试集时段为2018-01-03至2018-12-31。数据使用当期全市场数据，聚焦于量

在行为金融学里有种心理叫处置效应（Disposition Effect）——人们倾向于过早卖出盈利的股票，过晚卖出亏损的股票。

资本利得突出量（Capital Gains Overhang，CGO） 就是把这个心理量化出来的因子。它试图回答一个问题：**当前市场上持有这只股票的投资

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介绍

• 构建和管理自己的数据与因子
• 分享到策略社区并保护核心逻辑
• 支持数据付费订阅
• 支持他人克隆策略，每日获取信号

技术方案

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=be72745b-dff3-4d11-918a-0dec5f5

(HedgeCo.Net) 对冲基金行业2026年的复苏并非由单一交易、单一板块或单一风格驱动。它的驱动力来自离散度（dispersion）。而在离散度日益重要的领域，莫过于量化股票策略。

在经历了多年由 mega-cap 集中、被动资金流入和拥挤的因子主导所导致的市场异常狭窄的时

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com

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配对交易策略模拟运行报错，id:d84e824d-2744-402e-b0c2-f65672deb6fd

[https://bigquant.com/codesharev3/5be22814-d2a2-438e-baa9-ea2f177d5e14](https://bigquant.com/cod

直播回放：https://bigquant.com/college/db68dd32-9980-4d1a-a6fa-9931782d7069

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策略代码：

[https://bigquant.com/codesharev3/a50de189-47d8-441c-98e4-30f

{{pro}}

[https://bigquant.com/codesharev3/fa929062-2545-422f-bd01-c963eb9d95cf](https://bigquant.com/codesharev3/fa929062-2545-422f-bd01-c963eb9d95cf

下载 Claude Desktop

https://claude.com/download

按下面截图依次配置，

Help -

from bigmodule import M
import pandas as pd
from datetime import datetime, time

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# 1. 用户配置